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为 Agentic AI 做好数据基础准备.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718765 2025-06-22 16页 6.77MB

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本文主要探讨了大型企业在规模化部署智能代理(Agents)时所面临的挑战,强调了元数据(Metadata)在其中的重要性。关键点如下: 1. 企业需要快速部署智能代理,但代理在扩展过程中遇到困难,尤其是在与传统数据基础交互时。 2. 文章以具体数据为例,指出不准确的列名、非标准化的地理层次和缺乏与度量单位关联的库存数据等问题。 3. 强调“Lead Time”等业务术语在不同情境下有不同定义,智能代理在缺乏上下文的情况下可能做出错误决策。 4. 提出构建知识图谱,通过整合元数据、业务逻辑和用途映射,为智能代理提供正确的上下文。 5. 文章最后探讨了企业是否能够构建知识图谱,以及智能代理在具备上下文后能否提出更好问题和答案。 核心数据引用: - “Lead Time”实际上包含25种不同的定义。 - 实际的DC到门店配送时间为8天(仓储3天,运输5天)。 总结:文章强调了在大型企业中,为智能代理构建正确的上下文和知识图谱的重要性,以实现更准确的决策和业务价值。
如何规模化?" - 在大规模企业中,AI代理如何克服与传统数据基础交互的难题? 你懂多少?" - 为什么说元数据在AI代理的运用中起到了决定性的作用? "知识图谱,企业的未来?" - 每个企业都能构建自己的知识图谱吗?如何实现规模化的语境构建?
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